Kafka 解决消息丢失、乱序与重复消费
Apache Kafka 作为一种强大的分布式消息系统，在实际应用中可能会遇到消息丢失、乱序、重复消费等问题。通过深入理解 Kafka 的工作原理，正确配置生产者、Broker 和消费者的参数，以及采取适当的解决方案，可以有效地解决这些问题，提高系统的稳定性和可靠性。在实际应用中，需要根据具体的业务
RabbitMQ原理剖析
RabbitMQ通过其内部的消息确认机制和数据结构来跟踪消息的消费进度。消费者不需要显式地维护内部状态或偏移量来记录消费进度，但它们仍然需要一些状态管理来确保消息的正确处理。这些状态管理可以在消费者内部实现，也可以通过使用数据库或其他持久化存储来实现。
基于Hadoop的天气预报数据爬取与可视化分析系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
背景：天气预报对于人们的日常生活、农业、交通等各个领域都至关重要。随着大数据技术的发展，获取和分析大量的天气预报数据变得更加可行。Python 是一种功能强大的编程语言，Django 是高效的 Web 开发框架，Hadoop 则在大数据处理方面具有卓越的能力。意义：为用户提供准确、实时的天气预报信息
FlinkSQL中 的 双流JOIN
Flink SQL 中的流与流JOIN是基于窗口和状态管理的复杂操作。通过维护两个流的键控状态，并结合事件时间和水印机制，Flink 可以处理无界数据流中的JOIN操作。底层通过窗口机制、状态存储以及异步事件驱动模型来处理流数据的匹配和关联。在实现中，状态的管理和清理、水印驱动的窗口触发、以及事件时
Kafka 物理存储机制
一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。Kafka的基本存储单位是分区。在配置Kafka的时候，管理员指定了一个用于存储分区的目录清单log.d
zookeeper 集群搭建 及启动关闭脚本
我准备的是三台下载jdk 把他配置环境变量并检查是否是环境变量 echo $JAVA_HOME。
zookeeper相关
ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于分布式应用程序中的协调和管理任务。它由 Apache 开发，是 Apache Hadoop 生态系统的一部分，但也被许多其他分布式系统使用。ZooKeeper 提供一种简单、可靠的机制，用于维护分布式应用程序中的配置信息、命名、提供分布式同步，以及组服务。
Kafka 常见问题与解决
Kafka 是一个高性能的分布式消息流处理平台，广泛用于实时数据处理、大规模日志收集和事件驱动架构。然而，由于 Kafka 的分布式特性、复杂的配置以及多种应用场景，使用过程中可能会遇到一些常见问题。
Spark总结
spark，hadoop学习笔记，超细节！
基于大数据的的网购行为分析系统的设计与实现(源码+LW+调试文档+讲解等)
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分布式系统面试全集通第一篇（dubbo+redis+zookeeper----分布式+CAP+BASE+分布式事务
一个系统各组件分别部署在不同服务器。彼此通过网络通信和协调的系统。也可以指多个不同组件分布在网络上互相协作，比如说电商网站也可以一个组件的多个副本组成集群，互相协作如同一个组件，比如数据存储服务中为了数据不丢失而采取的多个服务备份冗余，当数据修改时也需要通信来复制数据分布式最早出现的目地首先是解决单
中间件知识点-消息中间件（Kafka）二
消息中间件知识点
RabbitMQ中，如何监控和管理队列的性能和状态？
在 RabbitMQ 中监控和管理队列的性能和状态是确保消息系统稳定性和高效运行的关键。
Kafka-设计思想-1
结合以上设计理念我们可以得出以下视图：(下载后就会变清晰哟)
RabbitMQ的七种工作模式代码介绍
简单模式（Simple）工作队列模式（Work Queue）发布订阅模式（Publish/Subscribe）路由模式（Routing）通配符模式（Topics）RPC模式（RPC）发布确认模式（Publish Confirms）上述工作模式，其中1-5使用的比较多，6-7较少，代码难度也比较大。
Zookeeper的数据一致性模型是如何保证的？
通过上述机制，ZooKeeper 能够在分布式环境中提供强一致性的数据存储和协调服务。这些机制共同作用，确保即使在部分服务器故障的情况下，集群仍然能够维持数据的一致性和高可用性。ZooKeeper 的设计使得它成为构建分布式系统时常用的协调服务框架之一。
kafka测试
使用 Kafka 的命令行工具来测试生产者和消费者的连接。查看最新的日志条目，确保没有新的错误或警告信息。查看最新的日志条目，确保没有新的错误或警告信息。如果一切正常，在消费者端看到生产者发送的消息。确保 ZooKeeper 容器正在运行。确保 Kafka 容器正在运行。每个分区可以独立地存储和处理
编写并运行第一个spark java程序
Setting的Build，Execution，Deployment中的Compiler下的Java Compiler下，bytecode版本两处都改为8。原文链接：https://blog.csdn.net/youbitch1/article/details/88355111。lines.firs
大数据-192 DataX - 异构数据源的同步工具 核心模块 Reader Writer
DataX是阿里巴巴集团内广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore（OTS）、MaxCompute（ODPS）、DRDS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。为了解决异构数据
Kafka技术详解[6]: 创建主题
消息的生产者必须将消息发送到特定的主题，而消费者则从特定的主题中获取消息，并且可以同时消费一个或多个主题的数据。通常，分区的一个副本作为Leader副本，负责所有读写操作，其他副本作为Follower副本，用于数据备份。以上步骤展示了如何通过命令行工具创建具有不同分区和副本数目的主题，并简述了创建主
